Comet 是为从初创公司到企业的机器学习 (ML) 团队提供 MLOps 平台的提供商，它正在发布一个新产品：Kangas，它是开源的，旨在使计算机视觉和机器学习社区的大规模视觉数据集探索和分析民主化。
据该公司称，Kangas 帮助用户以一种全新且高度直观的方式理解和调试他们的数据。使用 Kangas，可视化是实时生成的；使 ML 从业者能够对其结构化和非结构化数据进行分组、排序、过滤、查询和解释，以获取有意义的信息并加速模型开发。
Kangas 使实时探索、调试和分析数据成为可能，以快速获得洞察力，从而做出更好、更快的决策。据供应商称，使用 Kangas，用户能够将任何规模的数据集转换为清晰的可视化。
Comet 首席执行官兼联合创始人 Gideon Mendels 表示：“以数据为中心的机器学习的一个关键组成部分是能够理解你的训练数据如何影响模型结果以及你的模型预测在哪里出错。” “Kangas 实现了这两个目标，并显着改善了 ML 从业者的体验。”
Kangas 的开发考虑到了 ML 从业者的独特需求，它是一种可扩展、动态且可互操作的工具，可以发现深藏在数据集海洋中的模式。
借助 Kangas，数据科学家可以以对他们的问题自然的方式查询他们的大规模数据集，从而允许他们以新颖的方式与他们的数据进行交互和互动。
Kangas 的显着好处包括：
- 无与伦比的可扩展性：开发 Kangas 是为了处理高性能的大型数据集。
- Purpose Built：开箱即用地支持计分、边界框等计算机视觉/ML 概念，并自动生成统计数据/图表。
- 支持不同形式的媒体：Kangas 不限于传统的文本查询。它还支持图像、视频等。
- 互操作性：Kangas 可以在笔记本中运行，也可以作为独立的本地应用程序运行，甚至可以部署为 Web 应用程序。它以一种简单的格式摄取数据，这使得它可以轻松地与数据科学家已经使用的任何工具一起工作。
- 开源：Kangas 是 100% 开源的，由机器学习社区构建并为机器学习社区服务。
Kangas 是为整个社区设计的，受到学生、研究人员和企业的欢迎。随着个人和团队努力推进他们的 ML 计划，他们将能够利用 Kangas 的全部优势。作为开源软件，所有人都可以做出贡献并进一步增强它。
Kangas 可用作任何类型用例的开源包。它将在 Apache License 2 下可用，并且对社区成员的贡献开放。
文章来源：https://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/Comet-Releases-Kangas-to-Support-Deep-Machine-Learning-for-Data-Scientists-156082.aspx
